推荐文章:「文末有福利」，对新站点的收录情况的SEO分析

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　　这是观察系列 文章 的第四部分。本文对网站的收录情况进行分析。如果其他朋友有独特的经验，希望在底部留言指导。

　　前三篇文章：

　　自 9 月 18 日发布第一篇 文章 帖子到现在已经快 2 个月了。网站的百度收录进度还是很慢。如果有新站测试（沙盒）期，应该是在测试期。但实际上，百度对新站的接受可能需要更长的时间。

　　从目前的情况来看，网站应该有一些收录障碍。不过由于时间关系，目前还不清楚是网站本身的问题，还是搜索引擎算法机制的问题。

　　但是，网站 的 www 和没有 www 之间可能仍然存在一些问题。此时，不知道算法是否还没有对网站的设置整体生效。

　　通过外部站点查看：数据：

　　我们在新站百度站长工具使用的文章中介绍过，通过一系列设置确定为网站首页入口，但首页URL数据不在本站： 数据。

　　正常站点：数据，我认为应该是：

　　百度一直存在有无www排名混乱的问题。不仅新的网站有这个问题，很多老的网站也有这个问题。有的网站总是显示www，但有时会自动切换到不带www的网址。此问题还可能影响 网站 的 收录。

　　在Zac的《》文章中，吐槽提到：

　　

　　与谷歌相比，百度对页面的爬取和索引的速度和广度并没有半点不同。

　　谷歌的收录确实比百度快多了。当我发布第一个文章时，百度只是收录的首页，而谷歌已经有收录 86页。现在可以说，在Google这边，网站的收录进入了正常的序列。只是网站的权重较低，网站还没有取得任何关键词的排名。

　　为什么谷歌的收录这么快，为什么百度的收录这么慢。这里我有一个观点，我觉得有一些深层次的原因，不是简单的技术问题。这一点，我们稍后会在单独的 文章 中讨论。

　　目前，谷歌的收录有200多个页面。从网站的总页数来看，收录的占比基本达到了90%以上。

　　就百度而言，数据少得可怜。外部站点的查询数据：是：

　　百度站长平台显示的数据：

　　百度站长平台显示的数据与外站：数据不一致，还是1。按照官方说法：百度站长平台显示的数据会更准确，外站：数据只是一个估计。9月22日，百度站长平台发布移动索引数据异常公告。不知道会不会影响PC的索引数据。

　　百度的收录其实经历了几个不同的阶段。从 2006 年到 2008 年，百度经历了一段疯狂的 收录 时期。那时，网站的页面数据可以很快百度收录。现在看，我觉得百度的收录已经进入了减少期，新页面数据的收录很慢。这种缓慢并不是对数据的严格检查，而可能更多的是一种策略。

　　新站点面临这种问题，如果是算法问题，很难从 网站 中找出问题所在。但网站也需要采取积极的应对措施，加速走出循环。但是因为网站也是一个新站点，所以只能采取一些保守的措施：

　　网站每天更新新的文章内容，保持频繁的更新频率，促进搜索引擎各方面加速机制。

　　尽可能更新有价值的内容。在此期间，如果网站的内容价值较低，可能会进一步延长问题的周期。

　　

　　外部链接，积极拓展一些优质的外部链接。但在此期间，批量大量的短期链接会对网站造成很大的负面影响。按照自然生长规律，逐渐扩大网站的外链，效果应该会更有帮助。

　　密切关注网站收录的新变化和排名，判断网站是否脱离新站周期或者网站是否有问题，可以通过寻求其他方法来解决。

　　那么理想的 网站收录 状态应该是什么？

　　所谓秒收就好了，也就是几个小时收录。当然网站的数据是收录越快越好，但是追求收录速度不能简单的变成SEO的目标之一。做有针对性的工作。理想的收录状态是，如果搜索引擎能在2-3天内收录新的内容，这是一个理想的状态。

　　继续为 网站 征集外部链接：

　　有很多链接资源的朋友，如果你愿意，可以给一些PC站的链接，帮助网站更快的走出新站周期。

　　可选锚文本：搜索SEO、微信营销、企业网站推广、网络营销运营等。

　　链接网址：

　　如果你给朋友加了链，请在微信公众号、微信公众号等后台留言，我会和你分享一个优质的链接资源，价值应该远远超出你的链接给。如果网站有什么问题，我也去看看。

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　　总结:数据分析怎么学？我画了一个导图，又找到22本书！

　　数据分析是从数据中提取信息的过程，在各个领域都发挥着非常重要的作用。数据分析是检查、清理、转换和建模数据的过程。它有助于从数据中发现规律并做出更科学的决策。它已广泛应用于自然科学、社会科学和管理科学的各个领域。

　　数据分析的流程一般为：数据采集→数据传输→数据预处理→数据统计与建模→数据分析/挖掘→数据可视化/反馈。

　　因此，data采集 是基础，是源头。

　　01 数据采集

　　data采集一般需要收录两个基本函数。

　　无论是采集数据还是数据传输，都要求数据采集SDK能够最大程度保证数据的准确性、完整性和及时性，这就要求数据采集能够处理很多细节如用户识别、网络策略、缓存数据策略、同步数据策略、数据准确性、数据安全等。

　　1.数据埋点

　　目前行业内的埋点方式主要有以下三种。

　　代码嵌入是指应用集成嵌入SDK后，在启动时初始化嵌入SDK，然后在事件发生时调用嵌入SDK提供的方法触发事件。代码嵌入是“最原创”的嵌入方法，也是“最通用”的嵌入方法，因为它具有以下一系列优点。

　　全埋点又叫无埋点、无代码埋点、无迹埋点、自动埋点，即可以提前自动采集全部或大部分用户数据，无需应用开发工程师编写代码或者只写少量代码。行为数据，然后筛选出需要的数据，根据实际业务分析需求进行分析。

　　视觉嵌入也称为圆选择，是指通过可视化嵌入点。

　　iOS全嵌入方案作者：王卓舟推荐词：由国内知名大数据公司神策数据出品，多位行业专家推荐。作者为传感器数据合肥研发中心负责人。在Android&iOS等领域拥有10年的研发经验。一个商业开源的 Android 和 iOS 数据嵌入 SDK。

　　2.网络爬虫

　　网络爬虫是自动化采集数据的有效手段。网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中，更常见的是网络追逐者）是根据某些规则自动从万维网上爬取信息的程序或脚本。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。

　　Web 爬虫通过从 Internet 上的 网站 服务器上爬取内容来工作。它是用计算机语言编写的程序或脚本，自动从互联网上获取信息或数据，扫描并抓取每个所需页面上的某些信息，直到处理完所有可以正常打开的页面。

　　作为搜索引擎的重要组成部分，爬虫的主要功能是抓取网页数据。目前市面上流行的采集器软件都是利用网络爬虫的原理或功能。

　　现在大数据时代已经到来，网络爬虫技术已经成为这个时代不可或缺的一部分。企业需要数据来分析用户行为、自身产品的不足以及竞争对手的信息。所有这一切的首要条件是数据。采集。

　　网络爬虫的价值其实就是数据的价值。在互联网社会，数据是无价的。一切都是数据。谁拥有大量有用的数据，谁就有决策的主动权。这里推荐一个网络爬虫实用合集《Python网络爬虫技术与实践》。

　　Python网络爬虫技术与实战作者：赵国胜王健推荐：这是一本系统全面的Python网络爬虫实战介绍。作者融合了自己丰富的工程实践经验，紧密结合示范应用案例，内容几乎涵盖了网络爬虫所涉及的所有核心技术。在内容编排上，逐步分析算法背后的概念和原理，并提供大量简洁的代码实现，帮助你从零开始编程实现深度学习算法。

　　02 数据预处理

　　数据预处理主要包括数据清洗和数据排序。

　　1.数据清洗

　　数据清洗是指发现和处理数据中的质量问题，如缺失值、异常值等。

　　其中，缺失值是指缺失的数据项。比如用户在填写问卷时，没有填写“年龄”一栏的信息，那么对于用户填写的数据，年龄数据项就是缺失值；异常值是指虽然有值，但值明显偏离正常值范围。例如，在针对 18 至 30 岁的成年人的问卷中，用户在填写问卷时错误地将年龄填写为 2。

　　

　　在数据建模之前，必须对收录缺失值或异常值的数据进行处理，否则将严重影响数据分析结果的可靠性。

　　2. 数据组织

　　数据整理是指将数据组织成数据建模所需的形式。例如，在构建房价预测的回归模型时，通常需要去除对数据预测无用的数据项（如房屋的ID号），并使用用于预测目标值的特征（如房龄、朝向等）和目标变量。（房价）分开。

　　Python 数据争论 作者：Tirthajyoti Sarkar、Shubhadeep Roychowdhury 推荐：Python 数据争论的实用介绍。本书全面系统地解释了数据排序和提炼过程背后的所有核心思想。通过大量的练习和例子，帮助你充分理解和掌握相关的概念、工具和技术。

　　03 数据统计与建模

　　数据统计与建模是指计算数据的均值、方差等统计值，通过描述性统计分析掌握数据的特征，完成对已知数据的解释；基于现有数据建立模型，对未来数据进行预测和分类，从而解决实际应用问题。

　　04 数据分析/挖掘

　　大数据分析与挖掘已经成为大数据时代最重要的技能之一，社会对这方面人才的需求随着数据的增长而不断增长。数据分析师这个职业越来越重要，分析数据的能力也越来越重要。

　　一、数据分析

　　大数据已经渗透到各个行业和业务功能领域，并逐渐成为重要的生产要素。人们对海量数据的使用将预示着新一轮生产力增长和消费者剩余的到来。大数据分析技术将帮助企业用户在合理的时间内对海量数据进行采集、管理、处理和组织，为企业决策提供积极帮助。

　　数据分析作为数据存储和挖掘分析的前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。虽然大数据在中国还处于起步阶段，但其商业价值已经显现，尤其是具有实践经验的大数据分析人才是企业竞争的焦点。

　　为满足对大数据分析人才日益增长的需求，不少高校开始尝试开设不同层次的大数据分析课程。作为大数据时代的核心技术，“大数据分析”必将成为高校数学与统计学专业的重要课程之一。我推荐数据分析领域的经典《Data Analysis Using Python》。

　　使用 Python 进行数据分析（原著第 2 版）作者：Wes McKinney 推荐：Python 数据分析经典畅销书。由 Python pandas 项目的创始人 Wes McKinney 撰写，阅读本书以获取有关在 Python 中操作、处理、清理和规范化数据集的完整描述。

　　如果你想充分发挥 Python 的强大作用，如果你想成为一名优秀的 Python 数据分析师，你应该先学习 Pandas。它是数据科学武器库的瑞士*敏*感*词*。数据处理和分析”。

　　Pandas 简介 作者：李庆辉 推荐：这是一本全面涵盖了 Pandas 用户的一般需求和痛点的书。本着实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas进行了全面的研究。详解不仅是初学者系统学习Pandas不可多得的入门书籍，也是资深Python工程师不可缺少的查询手册。《使用Python进行数据分析》是学习伴侣，是用好Python的必备。

　　2.数据挖掘

　　LinkedIn分析了全球超过3.3亿用户的工作经验和技能，得出的结论是，数据挖掘人才的需求在当前25个热门技能中排名第一。那么什么是数据挖掘？

　　数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出对决策具有潜在价值的隐含的、以前未知的关系、模式和趋势，并利用这些知识和规则构建决策支持模型并提供预测性决策支持的方法、工具和程序。

　　数据挖掘帮助企业发现业务趋势，揭示已知事实，预测未知结果。因此，数据挖掘已成为企业保持竞争力的必要手段。为大家推荐《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》

　　Python数据分析与挖掘实战（第二版） 作者：张良军、谭丽云、刘明军、姜建明 推荐：畅销书全新升级。第一版销量超过10万册，被国内100多所高校采用为教材。数据科学家被认为是该领域的经典和公认的事实标准。

　　05 数据可视化

　　数据可视化是指数据统计分析和建模结果的图形化表示，以直观地展示数据特征和数据模型性能。

　　使用可视化来表示数据的概念已经存在了数百年。今天，随着技术和商业智能 (BI) 技术的进步，有许多工具可以帮助创建可视化。技术使快速处理大量数据成为可能。技术可能会继续提高创建可视化的能力——可能通过描述用户希望看到的音频或机器学习来创建可视化。

　　

　　可视化的形式包括数字图、饼图、条形图、折线图、散点图、热图、气泡图等，就像机器学习、数字人脸识别、非结构化数据分析和数据科学的发展实践一样创建可视化的人数正在迅速增长。当今市场上一些不需要复杂编程技能即可创建可视化的主流工具：Qlik、Tableau、Microsoft Power BI、Sisense 等。

　　数据可视化在过去几年中取得了长足的进步。开发者对可视化产品的期望不再是简单的图表制作工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高级的要求。Apache ECharts 一直致力于让开发者更容易创建灵活丰富的可视化。

　　Apache ECharts 是一个直观、交互式且功能强大的可视化图表库，非常适合商业级图表演示。该项目于2013年起源于百度，2018年1月进入Apache孵化器。我推荐ECharts官方推荐的《ECharts数据可视化：入门、实用、进阶》。

　　ECharts数据可视化作者：王大伟推荐：这是一本ECharts实用手册，内容系统全面，由浅入深，可以带领读者快速从新手升级为高手，制作精美的业务级数据图表。

　　摘要：有什么用？

　　聊了半天，学习数据分析有什么用？

　　数据分析能力已经成为进入大厂的必备技能。你越早掌握它，它对你就越有利。请保留这份数据分析思维路径推荐书籍清单，学习数据分析，把握职场机会。

　　下面列出了数据分析的几个典型应用场景。

　　一、历史数据说明

　　通过对历史数据（如产品季度销量、平均售价等）的描述性统计分析，分析师可以在有效掌握过去一期数据全貌的基础上做出更有利的决策。例如，对于一家超市，可以根据过去一个月不同促销下各种产品的销售数据进行统计分析，从而制定利润最大化的销售计划。

　　2. 未来数据预测

　　通过对历史数据进行建模，分析师可以预测数据的未来趋势，进而制定合理的应对方案。例如，对于生产型企业，可以根据历史市场数据建立市场需求预测模型，根据未来市场估计各种产品的需求，从而确定各种产品的产量。

　　三、关键因素分析

　　一个结果通常是由许多因素决定的，其中一些起较小的作用，有些起较大的作用。通过对关键因素的分析，可以挖掘出那些重要因素，并从重要因素上有效提升最终结果。

　　比如对于酒店管理者来说，可以根据用户对酒店订单网站的文字评论和评分，分析影响酒店评价的关键因素，以及关键因素（如早餐是否丰富、房间是否是否干净，交通等）是否方便等）改善酒店管理，进一步提高用户满意度，增加客源。

　　4.个性化推荐

　　根据用户的历史行为，挖掘用户的兴趣点，完成对用户的个性化推荐。例如，对于一个电子商城，可以根据用户的浏览记录、购买记录等历史行为数据，分析出用户可能感兴趣的产品，并将这些产品推荐给用户，从而保存用户的是时候搜索产品并增加产品的销售了。

　　最后，在地图上整理所有 22 本书和*敏*感*词*。

　　《Python网络爬虫技术与实战》：系统全面的介绍Python网络爬虫实战合集。作者融合了自己丰富的工程实践经验，紧密结合示范应用案例，内容几乎涵盖了网络爬虫所涉及的所有核心技术。《Android全埋点解决方案》：由10年Andriod开发经验的专家撰写，8个Android全埋点技术方案，附源码。《iOS全埋方案》：教你如何在iOS场景下实现各种全埋方案。“Python 数据整理”：Python 数据整理的实用入门教程。本书全面系统地解释了数据排序和提炼过程背后的所有核心思想。通过大量的练习和例子，帮助你充分理解和掌握相关的概念、工具和技术。统计学习简介：提供统计学习领域的概述，为理解大数据和复杂数据提供必要的工具。介绍了一些重要的建模方法和预测技术，以及它们的相关应用。内容涵盖线性回归、分类、重采样方法、压缩方法、基于树的方法和聚类等，并用彩*敏*感*词*和例子来说明相关方法。《*敏*感*词*数据分析与建模》：由Spark的发明者撰写，并由Spark的发明者推荐，详细解释了如何结合Spark和R进行大数据分析。"

　　由 Python pandas 项目的创始人 Wes McKinney 撰写，阅读本书以获取有关在 Python 中操作、处理、清理和规范化数据集的完整描述。《Python数据分析与挖掘实战（第二版）》：公认的经典，第一版销量超过10万册，已被100多所高校用作教材；提供电脑环境、源代码、建模数据、教学PPT。《Python数据分析与数据操作（第2版）》：畅销书大幅升级，资深大数据专家撰写，14个数据分析与挖掘专题，4个数据操作专题，8个综合案例。《Pandas 入门》：一本全面涵盖 Pandas 用户的一般需求和痛点的书。本着实用、易学的原则，从功能、用法、原理等多个维度对Pandas进行了全面详细的讲解。是学者系统学习Pandas不可多得的入门书籍，是资深Python工程师不可缺少的查询手册。《数据挖掘与数据操作实战》：本书是数据操作实战领域中比较全面、系统的数据挖掘著作。也是为数不多的穿插大量真实实际应用案例和场景的数据挖掘书籍之一。本书创造性地针对数据操作中不同类型的分析挖掘话题，介绍了*敏*感*词*对应的分析思路集合和相应分析技能的整合，

　　《数据分析是未来》：融合数据科学、设计思维和组织理论，全面阐释如何高效实*敏*感*词*融数据分析（原书第2版）》：不仅涵盖核心金融理论和相关数学概念，还详细讲解了业内使用的高级金融模型和Python解决方案。《金融数据分析导论：基于R语言》：本书向读者展示了金融数据可视化的基本概念。共7章，涉及R软件，线性时间序列分析，

　　《电子商务数据分析与数据运营》：作者从事电子商务行业10余年，是电子商务数据分析与运营专家。从业务、数据和运营三个维度，为电子商务的运营和决策提供科学的方法论，真正做到“业务中有数据，数据中有运营”。《Python 数据可视化：基于 Bokeh 的可视化绘图》：这是一本让零基础读者快速上手掌握 Bokeh 的实用指南。作者是 Bokeh 的先驱用户和布道者，具有丰富的实践经验。本书从图形渲染、数据动态展示、Web交互等维度全面讲解了Bokeh的功能和使用。不涉及复杂的数据处理和算法，收录大量实战案例。《ECharts数据可视化》：这是一本ECharts实用手册，内容系统全面，由浅入深，可以带领读者快速从新手升级为高手，制作精美的业务级数据图表。

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